cs224w笔记：slide14---influence

影响最大化(Influence Maximization)

影响力最大化（influence maximization）研究在社交网络中如何选取少量结点（称为种子结点）使得通过影响力传播产生的影响力最大。影响力最大化可以应用到口碑营销、留言监控等涉及网络传播的方面，在学术界有广泛研究。

但是传播过程是一个随机过程，由网络中每个边上的参数决定,而这些参数需要从传播数据中学习得到。

在线影响力最大化（online influence maximization）就是在网络中反复优化和学习相结合的迭代过程：每一轮我们选出一个种子集合，观察这些从种子集合出发的传播过程，通过传播反馈更新边上的参数，再用更新过的参数选取新的种子集合作为下一轮最大化的起始结点，使得在多轮传播中总的效果最好。

举几个例子啊，咱们现在想投放个广告，就问大v转发值多少钱？咱们手里有一百万的预算，投给谁，分别给谁多少钱，才能实现影响力最大化？学术上好像叫influence maximization。

首先我们要对每一个用户拟合一个函数，输入是给他的广告费，输出是它能带来的影响力。但这不是一个简单的线性回归的那种模型，因为影响力不容易量化。如何量化广告对用户的影响力，这是数据科学家应该关心的问题吧？我们先不考虑影响力有interaction，interaction就是你给a十万，b十万，总影响力不是二者影响力的简单相加。

病毒式营销（viral marketing）

• 68%的消费者在购买家用电器之前会咨询朋友和家人
• 50%的人在购买电子产品之前会在网上做调查

1. 识别有影响力的客户
2. 说服他们采用产品-提供折扣或免费样品
3. 这些客户在他们的朋友中认可这个产品

Kate Middleton effect
How to find Kate？

1. 给一个有向图，$k>0$
2. 寻找$k$个种子(即，四个Kates)，最大化受影响的人的数量（也可能通过更多的步骤）

两种典型的传播模型

1. Linear Threshold Model（线性阈值模型）
2. Independent Cascade Model（独立级联模型）

参考

作者：微软亚洲研究院
链接：https://www.zhihu.com/question/320657413/answer/778680107

作者：孤云独去闲
链接：https://www.zhihu.com/question/28939731/answer/164793681